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用于代码的大型语言模型的程序测试能力
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用L2CEval系统评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力，并分析了影响其性能的因素。同时，提供了对模型能力和限制的全面了解，并发布了评估框架和所有模型输出，为该领域的进一步研究奠定基础。
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关键要点
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大型语言模型在自然语言输入中生成程序的能力强大。
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本研究使用L2CEval系统评估LLMs在7个任务中的语言到代码生成能力。
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分析影响模型性能的因素，包括模型大小、预训练数据、指令调整和提示方法。
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评估模型的置信度校准情况，并进行人工评估输出的程序。
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识别并分析各种任务和模型的典型失败模式。
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L2CEval提供了对LLMs能力和限制的全面了解。
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发布评估框架和所有模型输出，为未来研究奠定基础。
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